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主题：金融投资讨论
问题：VC/PE都有哪些知名公司？
回答：因为我也曾在金融行业工作过（银行总行），对金融类题材的问题也很有兴趣回答。以下是伦敦最具权威的全球另类资产投资（私募股权，债权投资，房地产，etc.) 排名媒体Private Equity International发布了2016年最新的全球私募股权机构排名：前十七名中，黑石以600亿美元总宗融资额登顶，随后的是KKR、WP华平投资、Advent、凯雷集团、阿波罗、CVC、EnCap、TPG、EQT、贝恩资本，Neuberger、Ares锐盛、Thoma Bravo，以及大家比较熟悉的Silverlake银湖。其中，在大陆相对活跃的是KKR、WP华平投资、凯雷集团、CVC、TPG德太、EQT、贝恩资本、Ares锐盛以及Silverlake银湖；主要投资案例：KKR: 平安、蒙牛、百丽、海尔、优信TPG: 深发展、李宁、摩拜、达芙妮Carlyle凯雷：太平洋保险、搜房网、桔子酒店、美年大健康CVC: 大娘水饺、俏江南、启德教育下面详细介绍一下全球前5强PE公司，第7强以及另外未出现在榜单的2个PE豪强的详细情况和他们的具体策略：第一位 —— 黑石：华尔街赚钱大王美国纽交所的数据显示，黑石集团过去5年年均利润超过10亿美元，2006年一年盈利就高达22.7亿美元，年增长率为71%。如果以该盈利计算，黑石集团每位员工为公司赚了295万美元，是华尔街最赚钱的投资银行——高盛集团的9倍，黑石成为华尔街最能赚钱的公司。日前黑石上市了，是私募股权基金中将主体公司上市的第一家。 从坚决不做敌意收购，到首开先河成为公众公司，黑石从来都是最与众不同的那一个。Blackstone Group，1985年成立，总部地址：纽约 办公地点:纽约、亚特兰大、芝加哥、达拉斯、旧金山、波士顿、 洛杉矶、巴黎、伦敦、孟买和香港 专注领域:旅游、酒店、化工、汽车、国防、消费品以及医药等 管理规模:约1250亿美元创始人: 皮特·彼得森（Peter Peterson）、史蒂夫·施瓦茨曼（Stephen Schwarzman，又译“苏世民”） 在华尔街，有两个如雷贯耳的名字，皮特·彼得森和史蒂夫·施瓦茨曼。他们是黑石集团的共同创始人，现年81岁的彼得森担任集团的高级主席，60岁的施瓦茨曼则出任主席和CEO。黑石之所以如此成功，可以说是两位元老各自禀赋的完美结合，华尔街的人比喻说，年富力强的施瓦茨曼坚韧不拔的毅力和充沛的精力是黑石这部庞大“生财机器”得以顺利运转的“发动机”，老谋深算的彼得森在政界及金融界游刃有余的外交手腕和深厚的人脉资源则是黑石的“润滑剂”。巨资豪赌EOP、希尔顿 黑石总是在刷新私募股权基金收购金额的新纪录。 2007年情人节的前一天夜晚，施瓦茨曼迎来了他60岁的生日，纽约城金融界、政界和演艺界的数百位名流们，身着正式的礼服，前往曼哈顿公园大道夹67街参加了他的生日宴会。就在数天之前，黑石集团刚刚以395亿美元的价格，完成了它对全美最大的房地产信托基金EOP（Equity Office Properties Trust）的收购，这笔交易超过了2006年的HCA收购案—一个由PE组成的财团以330亿美元的价格收购了美国一家医院连锁运营商，成为当时有史以来最大的一宗杠杆收购交易。作为CEO，施瓦兹曼将接管这家美国最大的房地产投资信托基金（相关报道见《新财富》2007年1月号）。 在这桩收购案中，比黑石的两位老板—董事长彼得森和CEO施瓦茨曼更加风光的是该集团房地产部门的负责人—高级执行董事乔纳森·格雷（Jonathan Gray），他堪称此次收购的核心人物。现年37岁的格雷1992年从宾夕法尼亚大学的沃顿商学院毕业后就直接加入了黑石集团，30岁的时候则被提拔为集团最年轻的高级执行董事。2005年黑石集团房地产部门的执行官约翰（John Kukral）离职后，格雷便成为了黑石房地产部门的灵魂人物。 与竞标对手的争夺中，施瓦兹曼对EOP志在必得。最终，在2007年2月7日，EOP公司表示其社会公众股东在一个临时股东大会上已经同意了黑石集团的并购方案，收购价格为每股55.5美元，连带黑石集团承担的EOP大约165亿美元的债务，黑石收购总成本接近395亿美元，而这也是有史以来规模最大的一宗杠杆收购交易。 为了收购EOP，黑石专门成立了黑鹰信托，其资本金约为160亿美元，黑石另借债近200亿美元。此外，由高盛、美国银行等组成的债权融资安排人准备了近300亿美元最高限额信贷，可见黑石的收购弹药相当充足，也足见当时其势在必得的决心。
主题：金融投资讨论
问题：对于一个普通会计来说，考下注册会计师对收入能有多少提高？
回答：国企要考中级会计或者经济师职称吧。有职称直接涨工资。国企考注会没用。注会不是职称，没有涨工资的规定。国企往上走，专业水平重要，但不是最重要的。
主题：金融投资讨论
问题：历史上有哪些投资回报较高的经典案例？
回答：美国以720万美元购买了俄属阿拉斯加殖民地，相当于一平方公里4美元。后来美国在此地发现了大量贵重矿物资源。美国之前以1500万美元购买了法属路易斯安娜殖民地，相当于一英亩地3美分，这里的耕地足以养活10亿人口，天赐沃土。
主题：金融投资讨论
问题：一千万现金和十万月薪你选哪个？
回答：你们都没抓住重点啊！十万月薪什么意思？？我还要上班啊！！什么都不干拿一千万和上八年班拿一千万，这个有可比性？
主题：金融投资讨论
问题：央行下调首套个人住房公积金贷款利率 0.15 个百分点，将产生哪些影响？
回答：从今年年初开始列举一下楼市刺激举措：过完年之后就有不少地方以玉米、西瓜等农作物作为首付，鼓励居民买房；南京等地出现政策一日游，前脚放松限购后脚收回；网传12万亿刺激房市，来一波涨价去库存，并再来一波大水漫灌；央行第一次下调LPR；多地跟进下调LPR，目前最低可到4.1广州开始二套房四成首付；再次下调LPR；公积金利率下调…估计未来还会有更多措施，甚至是更刺激的举措，但是真的有什么用吗？拿深圳来说，近日日光盘只有3个，其中两个千万豪宅，一个大愿种刚需盘，其他楼盘根本卖不完，并且下半年还有将近130多个新楼盘陆续上市。这些举措并没有产生实质上的效用，要知道，放到一年前，你如果说我在观望一下，中介肯定会不屑一顾说：你哪怕晚一分钟可能就没了。有些远在盐田的盘都可以非常骄傲跟你说，没有积分你根本门槛都够不着，因为买的人太多了。这还是实行限购之后，在这之前可能更为离谱。所以刚需去哪里了？不知道是不是真的有刚需，但能在不符合常理下加杠杆买房的，多半是炒房客，赌鬼。秉承着中国房价永远涨不会跌的信条。但前提是什么呢？前提是有人接盘呀。没有人接盘，你要钢筋混凝土有何用？然而韭菜们似乎并不买帐，也不知道是这帮韭菜变聪明了，还是割的太猛，毕竟从2-3w涨到8-9w也就几年的事情。接下来房价怎么走？我看还是先看看股市吧…… 看完大家心里都会有预期。也许问题的本质并不是贷款利率，而是房价依旧太高……总之对于刚需，还是遵循你我200定律，你不买我不买明天还能
主题：金融投资讨论
问题：马云的钱全换成北京的房子，是不是用不了几年就能成全球首富了？
回答：感谢公孙翰玛，客游天下的提醒，修改答案。阿里巴巴2015年9月17日股票价格66美元，2016年9月16日收盘价104美元，一年增长57%，北京房价增速才32%，股票增速比房价快多了！换成北京房产，马云爸爸一年得亏100多亿美元！他会杀了你的！一定的！除了股票，我们再看几个数据吧： - 阿里巴巴2016年Q2营收321亿人民币，同比增长59%； - 阿里巴巴2016年Q2净利71.42亿人民币，同比下滑77%，但是环比增长34%，再往前看一个季度，2016Q1净利同比+85%；都比房地产增速快多了。企业购买不动产是一种正常的投资，但是一家企业把所有的钱都拿来买不动产，这本身就是一种不正常的想法。购买房地产是不动产投资回报，创业是经营回报。在一个正常的社会，显然企业经营的回报率、增长率都应该高于投资回报，买套房子就比做工厂更赚钱，谁还会辛辛苦苦做生意？或者换句话说，做工场还没有买房子赚钱，那显然应该把工厂关了，大家都炒房子去啊！更何况，房子上杠杆，还比企业上杠杆更容易。所以说，这种想法是“不正常”的，但不是“愚蠢”的。因为今天的现实情况就是，除了具有垄断优势的巨型企业（阿里，京东，滴滴），绝大多数中小企业的利润和增速都显著低于房地产。在我身边，不止一个创业者抱怨过，辛辛苦苦创业十年，还不如当初买套房！这些创业者还都不是失败者，而是营收至少千万级，净利率从2%到30%不等的小企业主。以史为鉴，日本市场80年代也出现过“关工厂，炒房子”的热潮，香港2003年非典，楼市价格跌去70%。冷静的把房地产当作一个交易品来看待，它也要受供求关系的束缚，供给/需求的基本面是城市土地供给与人口增速的关系，定价能力则取决于第一代移民倾家荡产所能支付的首付金额。通俗的说，人口涌入的城市，如果政府控制土地供给，房价就会上涨；涨到什么时候停呢，主要看首付比例。以北京为例，量化指标就是房地产库存量除以月交易量，粗略的观察，每次这个指数低于10，也就是北京市场上的房地产库存10个月就能售罄，便会引发新一轮上涨。但这样的供求关系会一直持续下去吗？市场上的二手房库存一直无法统计，房企和居民手中的空置房始终是供给端的隐性库存；北漂青年如果薪水不涨，首付比例再降，价格上涨空间也是有限的。最重要的是，买套房子就比辛辛苦苦做生意还挣钱，这对吗？有钱了不是搞科研，搞工程，而是去买房子，这对吗？我不知道，毕竟，我是被清崎的《富爸爸，穷爸爸》坑过，因此本来可以买六七套房，却只买了三套的人啊……。
主题：金融投资讨论
问题：一个人拥有450万，但已经找不到工作了，只能投资，怎么样最稳妥。?
回答：钱存大银行，找个保安干干，别人走路不给钱，你走路是巡逻，有人给钱，人生少走几十年弯路
主题：金融投资讨论
问题：为什么沃伦·巴菲特的投资方法看似简单，操作起来却十分困难？
回答：1. 别人看起来简单的东西未必真简单。有多少人能准确的描述巴菲特的方法论呢？2. 这世界上简单的事情大家能做好的本来就不多。饭前饭后洗手，有多少人做的到呢？3. 你看到的结果是巴菲特把复杂的投资决策流程简化到一定程度，就像看到苹果把复杂的科技创新简化到一块3.6寸屏幕背后一样，这种被简化到极致的功夫是最难被复制的。接下来简单说一下巴菲特的行为有多难。a. 巴菲特的搭档芒格说的一句话很好：价值投资就像赌马，如果你赌的永远是赔率最高的马，那你没机会赚大钱，你唯一能做的是在别人标错赔率的情况下下重注。而巴菲特和芒格的能力，是在纷繁复杂的世界里，找到被标错赔率的马/好公司。这需要复杂的知识结构和极其好的判断力。仅这一点，多数人已经被排除在外了。b. 既然说下重注，就必须有资本下重注。巴菲特的资本是什么？是他控制的大量的保险公司的浮存金。Berkshire Hathaway 并非这世界上拥有现金最多的公司，但它是能够以较低成本获得大量资金的公司之一。这几乎是独一无二的。虽然这世界上有很多一流投资人，但都是管理资金，管理资金和管理自己的钱及低成本调动大量资金是完全不同的。c. 自控。这方面已经说过很多了，不赘述。2007 年我见巴菲特，问的唯一一个问题就是，你是怎么自控的，他自己也说，自控这东西一部分后天培养，一部分天生。d. 坚持。巴菲特从十岁把奥马哈图书馆里所有关于投资的书都读光，从二十岁遇到本·格雷姆，过去六十年在一条路径上衔枚疾走，又有多少人可以比？
主题：金融投资讨论
问题：阿里巴巴暂停对印度公司的投资计划，释放出哪些信号？
回答：当年国开行起诉印度信实电信索要20亿美元贷款的时候，我就说了，这是国家层面的信号，预示着中国政府判断在印投资的风险偏大，希望中国企业逐步撤资。不知道几个人看懂了当时的意思。
主题：金融投资讨论
问题：特斯拉全球副总裁陶琳称特斯拉全球交付量的半壁江山来自上海工厂，这意味着什么？有哪些信息值得关注？
回答：中国制造 以前是衣服 鞋子 卫生纸 牙刷等物品。中国制造 现在是 手机 家电 汽车 光伏 储能 船舶等商品。在国产大飞机起飞之后，福建号航母下水后，国产大飞机 国产航母 以后都会是中国制造的代表。还有在路上的国产芯片，相信也会是中国制造的代表之一。二十多年，从生产卫生纸、鞋到汽车、光伏，再到航母、太空站、芯片。从出口一亿双袜子买飞机，到自己造飞机。从历经波折拉回来废旧的“瓦良格”号航母，到自己造全国产最先进的航母。从欧美人拒绝与我们合作太空站，到我们拥有自己的太空站。从八十年代，全国人民人均只有2-3年学历文化，到九年义务教育，再到大学已是平常事，研究生博士也不惊讶。接受高等教育的年轻人就是“中国制造”不断提升的竞争力。中国汽车出口销量今年超过德国，全球第二。明年有望超过日本成为第一。谁能想到会有这一天？为14亿中国人点赞，同时感恩怀有家国情怀的科学家们。
主题：金融投资讨论
问题：学习金融对你最大的收获是什么？
回答：最近一直都比较忙，所以没有太多时间写文章了，今天在知乎上看到了这个问题“学习金融对生活最大的收获是什么？”，刚好最近自己也在思考这个问题，那么就说说我的看法吧。这个话题要展开说的话，会非常非常大，对于这类话题，我倾向于选择其中的一个小分支中的一个小点去讨论，并且尽量把话题局限在一个很小的范围内讨论，这样也便于大家理解。最近又有很多家P2P平台倒闭跑路，无数投资者血本无归，当这些投资者在选择P2P平台投资时，看中的是P2P平台能够给予的高利息，而P2P平台看中的是这些投资者的本金。今天我们就来谈谈在日常投资中，本金和利息所扮演的角色吧。投资品种按类型划分，可以分为权益类产品、固定收益类产品、衍生品、另类投资品，权益类和固定收益类产品通俗地说就是股票类和债券类产品，衍生品就是远期合约、期货、期权、互换、CDS这些产品。至于另类投资品，可以理解为区别于传统投资品之外的投资，比如房地产、对冲基金、私募股权、大宗商品、艺术品这些。另类投资品形态多样，这里我们不做深入分析，我们就谈谈在投资权益类、固定收益类、衍生品时，我们所需注意的一些事项吧。当我们在做一项投资时，我们最应该关注的是哪些方面？有的人说我们最应该关注收益率，有的人说我们最应该关注风险，还有的人说我们要同时关注收益率和风险。众所周知，收益率和风险是金融投资中非常重要的两个维度，几乎所有人都知道投资中的一个铁律，那就是“高收益伴随着高风险”，收益率可以很好地被量化，5%还是10%一眼就可以看到，而对于大多数投资者来说，风险是很难量化的。事实上，在风控领域中，风险也是可以量化的，只是这种量化的过程比收益率的量化更加复杂，无论是用参数法还是用历史法，量化出的风险都是一个参考值，而不是精确值，但即使是参考值，也已经能在金融分析中发挥很大的作用。但对于大多数散户来说，他们对于风险的度量是没概念的，纵使你每天提示他们"高收益高风险"，他们也依然可能投资一些远超自己风险承受能力的金融产品，所以在这种情况下，我们需要通过别的途径让他们对风险和收益有一个比较客观的认识。无论你投资什么产品，有两点你是必须要清楚的：一是你投资的本金用在何处，二是你投资的收益从哪里来。比如你投资的是股票，如果市场是有效的话，股票的内含价值应该等于股票的市场价格，也就是说股票的价格已经反映了这家公司所有的信息，包括这家公司的基本面情况，消息面情况等。在这时你投资这家公司，购买这家公司的股票，那么你的本金是用于这家公司的经营发展，而你的收益来自于这家公司的业绩增长情况。学过金融学的同学们都知道在计算股票内含价值时，有一个很有名的模型，叫戈登股利增长模型，这个模型的用处不仅体现在股利估值上，还体现在其他现金流估值模型上，这个模型是这样写的：P：股价；D1：下一年的股利；r：股票的必要回报率；g：股利增长率；把这个公式变一下型，如下：用股利除以股价，就是股息率；g还是股利增长率，在这里同时又代表资本利得率。也就是说，一支股票的必要收益率，等于股息率加上资本利得率。这个公式很好理解，比如我们在投资股票时，收益来自于两个方面，一是股利分红，二是资本利得。比如我们在2017年初买了一支股票，股价是10元钱，2018年该股票分红2元，到年末的时候该股票的市场价格是11元钱。那么我们的收益是多少呢？首先是股利分红2元，其次是股价从10元涨到11元的差价1元，那么我们在持有这支股票期间，收益是3元。股利分红和资本利得之间是此消彼长的关系，这是一种结构性的矛盾，也就是说如果你想要高分红，那么资本利得就会减少；如果你想要高资本利得，那么分红就会减少。毕竟分红是从资本利得中挖出的一块肉，你挖出多少肉，资本利得就会失去多少，也可以先不挖，等企业长的足够大了再挖。企业经营的越好，股价上涨的越快，那么投资者的收益就越高，有时企业为了扩大再生产会很少甚至不发股利，投资者如果想让投资收益落袋为安的话，可以去二级市场出售手中的股票，赚取资本利得的价差。对于股票投资，大多数人对于本金的去处和收益的来源还是比较清楚的，上市公司也要定期披露一些经营的信息，虽说A股市场对散户是个坑，但这个好歹还承认自己是个坑，只是散户愿意跳而已。我们再来看债权投资，很多人可能没有买过债券，但一定去银行存过钱，当我们在银行存入一笔钱时，我们就成为了银行的债权人，也就等于银行欠我们一笔钱，我们的收益就是银行给我们的利息。那么我们的本金被银行用在何处了呢？利息收益又是从何而来呢？这个大家都知道，我们的本金被银行拿去给企业放贷了，企业需要资金进行生产经营，我们的利息收益来源于银行放贷所收的利息，息差是传统银行业最主要的利润来源。那么为什么我们不直接把钱放贷给企业呢？非要让银行过一遍手然后再薅一茬羊毛？因为在这里面，银行承担了一个很重要的角色，那就是信用中介，我们把钱存入银行，看中的是银行的信用；银行把钱贷给企业，也要对企业信用做评估，而这些都是普通个人无法独立完成的。再者，银行在从事这些金融活动时，会受到监管部门严格的监管，确保一切业务流程都在监管框架下运行，这也是为了维持金融系统的稳定性。当然，也会有一些机构在银行之外扮演银行的这种角色，比如一些贷款公司，地下钱庄，我们通常称之为“影子银行”。我们把钱存入银行，是非常放心的，因为绝大多数银行都有国家背景或地方政府背景，存款本金和利息都能得到保证。但如果我们买的是公司发行的债券，那就是另一回事了。不是所有的公司都能通过发债进行融资，只有一些符合标准的公司才能通过债务融资，由于公司经营是有风险的，所以公司债的收益率会比国债无风险收益率高，这部分高出的收益率就是风险价差，或者称为风险补偿。我们投资公司债，本金和投资公司股票的用途一样，都是被公司拿去经营发展了，但是收益和股票有所不同。投资股票的收益，是股利分红加上资本利得，也就是公司发展的越好，收益越高；同理，公司发展的
主题：金融投资讨论
问题：如何看待「清华大学姚班最好的学生都去了华尔街对冲基金做量化交易」这一观点？
回答：不知道为什么这么多人对这个问题这么认真啊？这个问题是题主自己yy出来的，看看题主 @姚班宇宙第一 提过的这些问题，就知道他是个什么水平了的人了，也知道这个问题多么无聊了……更新题主的提问:原提问截图————————————————————
主题：金融投资讨论
问题：高频交易都有哪些著名的算法？
回答：貌似大家都有所保留，也可以理解，交易算法和策略是赚钱的独门秘器。我也来补充一点吧，但不知道是否能回答到点子上。我愿意尽量来回答很大原因是我不是从事这一行的，也不指望从中交易，而是从academic角度来讨论。但缺点是门外汉，没有实践经验，只能是自己一厢情愿的想想而已。不见的契合这个问题，大家就随便看看把鄙人最近恰好写了一篇论文，当然论文并不是探讨交易算法和赚钱，只是一篇典型的学术论文。但借助这个问题想探讨一些能将学术研究恰当应用化的可能性。该论文是Time-reversal asymmetry in financial systems 如果您没有下载SD论文权限的话，可以从预印本文库arxiv上下载http://arxiv.org/abs/1308.0669，该版本与最终的发表版本完全一致，只是排版不一样。由于精力有限，我不准备在这里详细介绍我的数学模型和详细，我假设读者先自己粗略读了论文后再来讨论。简言之，在我们论文中，通过引入残余波动率，刻画了金融市场在经历大波动事件前后的动力学弛豫行为，并计算其动力学指数，利用非平衡态统计物理的理论来分析这些指数间的关系。以往的理论认为金融市场在金融危机时便进入非稳态，但我们的研究表明只有是外部事件驱动的大波动才驱使系统进入非稳态，而内生型的大波动并不必然导致非稳态。更重要的是，我们发现内生型和外部事件驱动的大波动在弛豫行为上存在显著不同，可见论文中的图。由于是学术论文，我们并未在论文中提及其可能的应用。但是我个人认为这些结果可能有助于我们建立一些基于events driven的交易策略和量化交易模型。譬如，利用不同事件驱动的波动率行为，我们可以预测接下来的波动率行为，并估测其风险水平，这对于我们的风险管理也是具有重要参考价值的。比如，我们明确提出大波动之后，市场的风险水平呈幂律下降。----------------------------------------------------------------实际上，证券市场大波动的动力学行为和地震有很大的相似之处，称之为Omori Law。在发生一次巨大地震后，往往会跟随大量的余震，震幅逐渐降低。证券市场发生一个大波动后，接下来波动率呈幂率下降，即具有长程关联，也就是有记忆性。大地震之后的余震我们可以部分地预测，因此，我们有理由相信证券市场也是如此，在经历一次巨幅波动后，我们可以预测接下来的小波动。当然更重要的问题是，能否预测大波动的发生，目前也有关于此的研究，下次再来介绍。-----------------------------------------------------------------这两天比较忙，先简单写到这里，如果大家都兴趣的话，等忙过这几天再来补充更详细的内容
主题：金融投资讨论
问题：学习量化交易如何入门？
回答：前排广告位：我自己的新书《量化炼金术：中低频量化交易策略研发》已经完成，由机械工业出版社出版，各大平台有售，感谢支持。之前的上半册仍然挂在网上提供免费下载，虽然里面有一些计算上的错误（在纸质全本中已经修改），但是并不影响阅读。下载地址如下：百度网盘地址：http://pan.baidu.com/s/1bobB7BL人大经济论坛：http://bbs.pinggu.org/thread-4150803-1-1.html友情提示：我不懂高频，方向仅限中低频交易。有中文版的尽量挑中文版，当然你要是鄙视中文翻译水平请自行寻找英文版。第一部分：预备知识【1】《投资学》 作者：博迪，凯恩，马库斯既然是搞量化，算半瓶水搞科学的，就不应该本能的排斥学院的东西。这本书对于投资交易的入门非常系统了，有了对市场的基本认识，了解前人在量化工作上的一些重要发展，才有可能在正确的基础上建立自己的想法和直觉。不过粗略看看也就可以了，毕竟我们这里聊的是量化交易入门，而不是金融专业如何毕业，下面三本书一样，翻翻就行。【2】《Trends in Quantitative Finance》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm这是别人问起量化交易来，我最为推荐的一本入门书。书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方，例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条：交易策略研发应该以经济直觉（Economic Intuition）为基础。我本身是数学、统计出身，初期曾坚信数据挖掘的作用大于经济直觉，碰壁多次之后，慢慢开始转变观念。这也说明一个问题，交易策略研发是一门需要实践的手艺，多做才会促进思维的进一步发展。当然我不肯定我自己的思路是否正确，赚钱的思路千百种，我能取一瓢饮就烧香拜佛了。真的是好书，虽然内容初级且杂乱，但是谈到了大部分对于新手来说比较重要的概念，不要因为是CFA教材而鄙视它。【3】某本《计量经济学》我自己的计量知识主要来源于论文阅读和写作，边用边学，教材只做工具书参考用，因此不是特别熟悉( @Alffee Akanishi 在评论中推荐伍德里奇那本，谢谢分享)。只说一点，做量化交易策略需要有一定的计量基础（当然越扎实越好），因为大部分策略始终是在和时间序列以及面板数据打交道。当然统计学基础知识也是必须的，同样越深越好，鉴于上过大学的都学过，这里就不再列统计学的书目了。理工科入行的，我想也是有必要补一补相关知识的，不一定会用上，但是能促使思维进一步系统化。在基本计量知识的基础上，做量化策略的人们需要一种额外的能力：规避未来函数的能力。一些计量研究往往偏向于描述或解释某一种现象，因此无需考虑模型中时间点前后的严格划分。量化策略偏重于使用当前数据预测未来，并在预测的基础上形成策略，因此在模型建立、数据处理时需要格外注意这个问题。个人认为，Out-of-Sample检验的相关内容可以很好的训练这种能力，当然最好的方式还是在研发实践中慢慢摸索。【4】《漫步华尔街》作者：麦基尔说实话这本书对于量化投资策略的研发没有任何帮助，对我而言其作用在于：1，认识指数化投资这种最具有经济意义的投资方式；2，时刻警醒打败市场有多难。第二部分：择时策略【1】《海龟交易法则》作者：柯蒂斯·费思可以看作是一个机械交易策略各个组成部分的讲解，有实例（还大名鼎鼎）有说明，对大体上把握策略研发的工作很有帮助。其实如果能自行设计出一个类似乎海龟交易法则的交易策略出来，我觉得量化交易应该算初入门径了。【2】《交易策略评估与最佳化》作者：罗伯特·帕多这本书国内没有翻译版本，但是有台湾的译本，我是在某宝上买的。择时策略的开发步骤大部分都涉及到了，做入门书很合适，对形成量化投资策略的研究思维有比较大的帮助。作者说自己首创了推进分析（Walk-forward），我不太清楚是否属实。但是推进分析本身值得各位想入门量化交易的朋友好好研究，这是一个比经济学Out-of-Sample检验更符合交易逻辑的回测方法，当然它本身可以算是Out-of-Sample检验的一种特殊形式。【3】《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》作者：欧内斯特·陈相较于上一本，量化交易策略的组成成分方面讲的更多一点。这本书虽然也有一点点因子模型的内容，但是主要内容还是择时策略，作者也似乎更偏向于择时的交易思维。涉及
主题：金融投资讨论
问题：量化投资方面，国内外都有哪些好的论坛或者网站？
回答：这下可好，我把收藏夹里所有关注的博客都贴出来了。我个人很喜欢相对不忙的时候或者工作间隙点开几个重点关注的博客看看有没有更新，如果没有更新，就看看他们的旧文。（额。。）至于“这些东西能有什么用”、“人家赚钱的策略怎么可能告诉你”等言论，我是这样理解的：没有人愿意把摇钱树直接让给你，但培育摇钱树的过程是会有人记下了当作实验记录并拿出来供人讨论的。所以看他们的博客，无非是看他们的实验过程，实验结果有没有真的不重要，有了你也不会相信。更重要的作用是：沉浸。一次性把一个人的博客文章全部看完，或者一次性看好几个人的实验报告，利用大脑强大的模式处理和差异比较能力，说不定什么时候，你就柳暗花明了，你就可以高能识别出其中的干货和模式了，你就可以拥有自己的研究思路和方向了，你就可以拥有一颗摇钱树了。如果你的树死活不开花，你想放弃也可以，但你也可以把你种摇钱树的过程写成实验报告，供后人种树，后人乘凉。“追往事，叹今吾。春风不染白髭须。却将万字平戎策，换得东家种树书。”这是辛弃疾的《鹧鸪天》吧？你说这个干嘛。--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------国内的Uqer、ricequant，我一直有关注。国外的除了知友提到的著名的quantopian、quantpedia之外还有很多好资源，这里我就把自己关注的国外很多独立宽客的博客地址贴出来。Blogspot在国内需要科学上网（只有墙外有肉的话，狗急了确实会跳墙），但里面的干货还是不少的，以下罗列的都值得读一读，。我是三年前开始工作的时候开始读这些博客的，对我帮助很大。Quantitative TradingMagmasystems BlogAsymmetricaHOXO-M - anonymous data analyst group in Japan -The Practical QuantThe Physics of FinanceImplementing QuantLibTrading with PythonXi (Rossi) LUOIntelligent TradingFalkenblogR, Ruby, and FinanceTimely PortfolioVIX and Morehacking NASDAQ @ 500 FPSHumble Student of the MarketsFront-Run The DeltaQuantifiable EdgesWordpress也整理了不少，这个也需要科学上网。http://mhittesdorf.wordpress.com/http://hpcquantlib.wordpress.com/http://quantcorner.wordpress.com/http://quantivity.wordpress.com/http://etrading.wordpress.com/http://mdavey.wordpress.com/Mechanical Markets on WordPress.comhttp://quantlife.wordpress.com/http://tr8dr.wordpress.com/http://sniperinmahwah.wordpress.com/http://systematicinvestor.wordpress.com/http://quantumfinancier.wordpress.com/http://cssanalytics.wordpress.com/http://veyronb.wordpress.com/http://marketsci.wordpress.com/http://strommacro.wordpress.com/其它，这里面也有很多好东西，一定要点开看看，收藏起来！B. Nikolic: Computing Blog -- Complete Index and permanent linksQuantitative Finance Stack Exchangehttps://www.quantconnect.com/blogjust another scala quantThe mathematics of investing and marketsZero Hedge | On a long enough timeline the survival rate for everyone drops to zeroFeatured threadsQUANTITATIVE RESEARCH AND TRADINGAlgorithmic Trading, Quantitative Trading, Trading Strategies, Backtesting and ImplementationKeplerian FinanceQUSMA - Quantitative Systematic Market Analysishttp://algorithmzoo.com/http://www.abnormalreturns.com/The Park ParadigmTRADING THE ODDSMeb Faber ResearchFOSS TradingGekko QuantAlpha Secure Capital这么多内容先从哪里读起呢？别问，你只需要读！读！读！为什么会找到这么多博客？因为有好多博客之间会互相提及，甚至互相引用，我们做读者的自然就可以滚雪球似的拥有足够多的内容来读了。PS: 最近跟风开通了值乎3.0，我来比划我来答。https://www.zhihu.com/zhi/people/723290503897956352 (二维码自动识别)
主题：金融投资讨论
问题：Quant 通常需要什么样的教育背景和知识结构？
回答：最近很多知友私信我问这一类问题，我每次都回答得非常Qualitative，陈列各种条件，讨论各种可能，非常不系统，作为一个Quantitative人士，我实在羞愧。因此这里我决定给出一套完整的Quant模式的答案。这里我出20道初级和中级水平的题目，四大类：数学、金融、统计、计算机。如果你对自己诚实，请在不借助任何外力的情况下完成。后面我会提供详细的诊断。数学：1、：是一Brownian motion，给出在k>=2时的Closed Form Formula。2、有一个信用卡卡号（一个整数），A要发送给B，发送过程中有很高的概率被窃听者C截获信息，请提出一个算法来加密，使得解密复杂度为NP级。A和B之间可以发送信息任意次。3、提出至少三种Monte Carlo Simulation的Variance Reduction方法，并简单描述如何实现。4、给出任一Levy Process的停时概率密度（Probability Density）。可以自己建立相应假设。5、给出ODE 的通解。金融：1、给出Black-Scholes公式的假定（Assumptions），并从Black-Scholes PDE或条件期望的角度推导Black-Scholes公式。2、什么是Implied Volatility Smile/Skew，为什么会有这样的现象。3、说出任一Interest Rate Curve Model (BDT, HJM, Hull-White等等）并简单描述其特点。4、讨论Risk Parity和传统Portfolio Construction方法的差异。5、讨论GARCH Model的用处和拟合（Fitting）方法。统计：1、产生N个服从[0,1] uniform distribution的随机变量，并累加使其和大于一。求N的期望值。2、有一个奖品，三个人，和一枚公平的硬币。现在要通过投硬币来决定把奖品给谁。请问如何投硬币（可以无限次）使得这个分配是公平的。3、请给出的分布，给出一种拟合参数值的方法。4、讨论至少一种Unsupervised Statistical Learning的方法，如何实现和基本应用。5、什么是Colinearity，说出至少两种Colinearity的解决方法。计算机：1、讨论一种可以并行化（Parallelism）的排序算法，如何实现？2、讨论虚函数在C++中的意义3、一个长度为N的数组里面有N个范围是1到N的整数（可以重复出现），请分别给出N^2, NlogN, N的复杂度的算法来找出重复项4、给出一种计算二分图（Bipartite）极大匹配（Maximal Matching）的多项式复杂度级别的算法5、语言题（根据你熟悉的语言任做一个）：Python：一句话（一行语句）给出计算Fibonacci第N项数值的函数定义（不能使用Closed Form公式）Java: 多线程计算Fibonacci第N项数值如何具体实现Matlab: 用什么Package、如何来计算Disciplined Convex ProgrammingC++：如何在C++中实现Singleton设计模式题目部分结束。首先说明：知乎牛人众多，我相信每个领域都有人可以视某一类题目如儿戏，所以大神勿喷，我只是提供一个简单的诊断给相关知友。其次，这些题目全部是我根据经验临时想出来的，有任何错误欢迎指出。同时，一般面试还会考到各种Brain Teaser，我觉得意义不大，所以这里一道都没有。纯考察知识。假设你对于这20题中N道题目feel comfortable并且有信心自己的答案是对的：N>=16：找一个Entry Level的Quant对于你来说问题不大了，如果你缺少相关学历（MFE或PhD），那就去读个书把！如果你都有了，那么你就多投简历多申请把。Market短暂不好但终归你可以找到Quant的工作。15>=N>=8：如果你有严重的偏科，即某类题很强但某类基本不会，那么加强知识体系后问题也不大。如果你很平均，那说明还需要学得更加深入一点。7>=N：如果你能解决的题目少于等于7，说明你没有一个方向精通或知识领域太狭窄，这说明你起码需要在一个或多个方面花费大量的精力。如果是PhD我强烈建议自学相关内容，如果本科刚毕业我强烈建议再去修一个学位。希望这个答案让大家不再迷茫
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问题：Quant 未来会成为非常内卷的职业吗？
回答：且不说量化行业，每当看到客观的守护神/真理的代言人/斯坦福的杰出校友/女实习生的保护伞/未来IOI金牌的老父亲/未来广州土豪的老丈人/live的传播者/32万每天的收割机/广州的索罗斯/丰顺商会VIP加盟会员/丰顺传说中用穿山甲汤涮灵芝的豪门入赘继承人/Babyquant量化金融1-1000群群主/O32 开发改革小组组长/ 根网开发改革小组组长/ 螺纹钢每日32W改革小组组长/美国问题专家/特朗普最大的敌人/A股定海神针/全球最大cta掌门人/历史进程的启蒙人/避税专家/未来的著名政治家/住汇悦台的左派/飞过内蒙大难不死的伯仲/刘强东今生最后悔没认识的指导员/吊打伯克利的伟大量化教父+个人做量化精神导师以每天一篇的毅力把每个话题变成卖live卖书卖培训，我就觉得量化培训这行业内卷得厉害
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问题：做量化投资薪酬和待遇如何？
回答：待遇不行，比国外差的远。还有各种号称“top”的个别私募天天知乎自吹自擂，显得自己很nb，为的就是骗没有经验的应届生去帮他们低薪打杂，做成螺丝钉，收入又低又不能跳。base低，bonus全看老板心情。总结就是，别来，去互联网
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问题：你在国内亲眼见过自己一个人全职做 量化交易、并比同等相近能力的上班族赚得多很多的人吗？
回答：很多私募的人无法想象自营强的人有多强，也不愿相信自己的整个公司几十人会被一些两三人的小团队技术碾压，其实换个角度想就很好理解了。从宏观上来看，好的策略往高提成的资金流动，差的策略往低风险的资金流动。私募资管资金一般是全市场最低提成最低风险的资金，而自己钱做就是全市场最高提成最高风险的资金。孰强孰弱其实已经一目了然…好的策略没有道理把利益分给别人，在策略靠谱的前提下一般有募资需求的，并不是因为容量大，而是因为收益率不高，因为翻翻速度快的是不会有这种需求的。很多量化私募的人意识不到量化资管和量化自营根本就是两个完全不同的行业，并不知道为什么资管常以规模论高下、而自营低频却常以收益率夏普率论高下、自营高频又常以成交量论高下。你看不到的不代表没有，人家没有募资需求就没必要晒净值了，你当然很难看到。最近在量化话题下经常会看到“圈子太小”四个字，那么量化行业的圈子真的很小么？你怎么知道你看到的圈子小不是因为幸存者偏差？为了避免鄙视嫌疑，其实可以自己去思考这样一个问题：做量化的，什么样的人才会去形成这个圈子，什么样的人又会去想融入这个圈子？
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问题：近十年量化交易领域最重要的十本参考书是哪些？
回答：市场微观结构，期权期货及其他衍生品
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问题：国内目前的量化交易是否很少涉及到机器学习？
回答：从广义的角度来说，机器学习不仅仅是模型选择的问题。它涉及到数据预处理，特征工程，特征选择，模型选择，结果的验证和分析等一整套建模流程。因此，如果我们把机器学习应用于量化交易狭义地理解为 “用支持向量机成功预测股票涨跌” 这样的研究，这种认识接近于买椟还珠——令人遗憾地对机器学习领域散落遍地的珍珠视而未见。 最近一些时间，机器学习和数据挖掘的热门导致了舆论上的小小逆反——大数据和机器学习的东西是否已经被过分吹捧？似乎与之相关的人和事都显得躁动不安。在社会科学研究中，有一个“经济学帝国主义”的说法，大致的意思是，经济学的研究范式被各个社会科学大量借鉴，其研究的范围似乎一望无际，了无边界，令其它学科的学者感到窘迫。如果我们去观察一些社会科学近几十年的发展脉络，我们会意识到，其趋势大致都可以用 “从定性到定量” 来概括。因此，放在这个历史进程中考量，机器学习的崛起无非是这一趋势的延续——过去模糊不定的经验，现在可以通过系统的数据分析证实或是证伪；而那些未曾被察觉的规律，则在机器学习算法的抽丝剥茧下得以浮现纸面。 那么，当我们聚焦于“机器学习将如何深刻改变量化交易”这个命题，未来将会向我们展示何种图景？在我看来，大概有两个方向：（1）特别针对量化交易的统计学习算法被提出，使其适合于噪声大，分布不稳定的金融数据分析；同时在模型参数优化的过程中，考虑了夏普率或收益率最大化，风险最小化等量化交易者关心的目标；（2）对于机器学习的热情回归理性，从工具为导向回归到问题为导向——从 “不管怎么样先套用机器学习模型试试” 回归到 “我想要解决这个问题，而机器学习中正好有一个趁手的工具”。 对于第一个方向，即研究更好更有针对性的新算法，我们能力有限，只能寄希望于学术界给我们带来启发；对于第二个方向，如何以问题为导向，在机器学习算法中挑选合适的工具，我们米筐科技量化策略研究团队最近一段时间做了不少的思考和尝试。以下是我们的一部分思路和经验，希望对你们有所帮助。1 缺失值处理由于早期的数据采样和收集不完善，或是数据源本身的问题，在金融的量化分析中，处理缺失值都是一个不可避免的问题。选取合理的缺失值处理方法，依赖于数据本身的特点、其对应的经济学意义和数据缺失的情况（大段缺失或是个别缺失），还有我们需要使用数据进行何种计算。作为一个例子，在我们尝试构建多因子模型时，我们选择了两种缺失值替换方法：（1）把模型中包含的所有因子作为特征变量，并赋予其相同的权重，再采用机器学习中的K-近邻算法（K-nearest
 neighbors algorithm, KNN）来寻找最相似的标的，保证缺失值替换后，不会强化一部分因子的影响力； （2）采用期望最大化算法 （Expectation
 Maximization Algorithm, EM）来用同一变量的已知数据对缺失值进行极大似然估计。2 特征工程和特征选择在机器学习应用中，特征工程是用于解决数据集中已有的特征变量不够多，或者已有的特征变量不足以充分表征数据特点的情况；而特征选择则适用于当我们拥有大量的特征，需要判断出哪些是相关特征，哪些是不相关特征。在多因子模型中，特征工程和特征选择则可以帮助我们解决产生并筛选因子的问题。在研究中，我们以 WorldQuant LLC 给出的 101 个阿尔法的数学表达式为例，进行了特征/因子构建的尝试；并在我们的研究平台上，实现了一个特征/因子的集成打分器，以对其进行系统的筛选。关于这方面的研究，有兴趣的朋友可进一步参考以下的知乎答案和知乎专栏：江嘉键 答过的问题米筐科技（RiceQuant）策略研究：沪深300指数的特征工程和聚类分析-以WorldQuant Formulaic 101 Alphas为例 - 机器学习 & 金融量化分析 - 知乎专栏米筐科技（RiceQuant）策略研究报告：特征选择方法探析—沪深300指数的集成特征选择和聚类分析 - 机器学习 & 金融量化分析 - 知乎专栏3 多因子模型的因子权重计算在构建多因子模型的时候，当我们已经选定了一系列因子，下一步我们需要解决的是如何根据不同的市场情况调整各个因子的权重。在我们过去的研究中，发现随机森林算法（Random Forest）对于存在非线性、噪音和自变量共线性的训练集的分析结果较其它算法更为出色。因此，在多因子模型的权重上，我们目前采用当期收益率对上期因子进行随机森林回归分析，以确定下一期多因子模型的因子权重。4 舆情数据通过分析群体情绪和新闻热点来预测证券价格的研究，大致上发轫于2011年的一篇研究《Twitter mood predicts the stock market》。尽管其采用的分析方法已经存在多年，但是直到直到各种社交平台的兴起，获取大量、即时的舆情数据才变得方便可行（大数据！）。而与之对应的自然语言处理（natural language processing, NLP）则是机器学习传统的研究领域。由于其涉及到的数据体量，这个研究方向天然就是复杂、精巧的机器学习理论和算法竞赛的舞台。如今，舆情数据的研究的方法和理论已是蔚为大观，可供尝试的工具和算法非常多。在应用舆情数据进行证券市场预测的研究上，我们团队的经验也非常浅。随着更多的舆情数据源纳入我们的平台，与舆情数据相关的研究也会成为我们团队下一步的重点。以上就是我们团队目前对于机器学习应用于量化交易的一些尝试。希望对你们有所启发，也欢迎大家跟我们分享你的想法和经验。我们也将会陆续分享更多的研究成果，有兴趣的朋友也可以逛逛我们的专栏：Moneycode - 知乎专栏
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问题：什么是多因子定价模型？APT（套利定价理论）、Fama-French三因子模型之间的关系是怎样的？
回答：这个问题很有意思。这中间的区别更多的是历史遗留问题，并且来源于学术上的流派不同。多因子资产定价模型只是对定价核(Pricing Kernel)的线性逼近，ICAPM，APT和Fama-French是三个最流行的分支。先列个小提纲吧。心急的人可以跳过第1部分和第3部分。定价核(Pricing Kernel)和边际消费效用增长率 多因子模型是定价核的线性逼近ICAPMAPTFama-French1.定价核(Pricing Kernel)和边际消费效用增长率在一个经济体里，投资者配置资产的目的是为了最终获得财富，而财富最后用于消费，消费产生效用(utitlity)。可以证明，对于任意的资产，总是满足下面的关系即，在期的资产价格是的价格和红利之和的折现。由于下一期的价格和红利的数值都是不确定的，所以我们对其取期望。而这个用来折现的函数本身也是一个随机变量，一般称作stochastic discount factor(SDF)或者更流行地被称作定价核(Pricing Kernel)。学术界流行的观点是，任何资产定价模型只是CCAPM(CCAPM 模型和 CAPM 模型的关系是什么？ - 金融学)的一个特例而已。在CCAPM中，定价核可以被写成一个关于边际消费效用增长率的关系式其中是一个主观折现率，它的数值越大则下一期发生的事件在决策者的心中越重要。是边际消费效用。2.多因子模型是定价核的线性逼近在现实中，由于投资者的效用函数的具体形式是不确定的，所以我们很难直接计算定价核。在这个情况下，我们可以假设定价核可以被下面一个线性关系式逼近。这时候我们可以证明资产收益的期望满足其中是一个常数，和是两个维度的向量。就是我们常说的贝塔，它是资产收益对因子的敏感性，而是因子的数值。3.ICAPM最先得到多因子定价模型的应该属于Merton(1973a)的ICAPM(ICAPM 和 CAPM 的关系是什么？ - 金融工程学)，虽然Merton本人只是想要拓展已有的CAPM，但他最后得到的资产收益公式恰好就是一个多因子模型，如下其中同CAPM一样是market portfolio的收益，而后面几项带的是Merton所定义的对冲项（hedge），它们被用来对冲经济环境的变化。这些能够用来刻画一个经济体的运行状态(经济增长\衰退，信贷扩张\收缩，等等)的变量被称作状态变量(state variable)。自然而然地，在ICAPM中，选择的因子主要是宏观经济变量，因为它们能够刻画目前的经济状态或者能够预测未来的经济状况。从直观上很容易理解，宏观经济会影响到资产的收益状况，所以它们当然应该成为定价因子。4.APTRoss(1976)中文称作套利定价理论，即APT。APT首先承认可能存在不止一个定价因子，像CAPM那样的单因子模型在现实中不足以令人满意，这篇论文的一个重要贡献就是让大家开始系统地考虑多因子定价模型的可能性
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问题：个人做量化交易靠谱吗？
回答：老实说，看到这张图就不想往下看下去了。。。。。。。。。这张图明显有问题，t2+t3+t6+t7+t1+t8才40-55微秒？1.CTP本质上不修改内核协议栈，还是需要通过CPU运行内核来处理报文的，相比于FPGA和kernel by pass的方案，时延要高很多。2.从行情到达网卡，到内核处理完报文写入协议栈缓冲区，需要多少时间？这一块我专门找intel DKDP的工程师了解过，用内核处理比内核旁路还快？不可能。3.报文处理完后，CTP是立刻就去读取的吗？这个答案压根就不用看代码，看Cpu的占用率就能猜到，从内核处理好报文，到CTP从缓冲读取报文，中间这个idle耗时又是多少？
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问题：你见过哪些怪异的量化交易策略？
回答：怪异不一定说得上，我说一些勉强算另类非主流的吧：1.看纽约天气，艳阳天做多，阴雨天做空 2.女人裙子越短越做多，越长越做空 3.奢侈品销量越大越做多，游戏机销量越大越做空 4.PM2.5值越大越做多，PM2.5值越小越做空 5.找反指，比如密切关注某著名股评家，他唱空就做多，他唱多就做空。或者更直接一些，关注某著名操盘手，他做空你做多，他做多你做空，当然每个营业部也有这样的反指5.黄道吉日做多，黑道凶日做空6.算卦，上上签做多，下下签做空7.其他一些关于易经、星座、属相、占星术、缠中说禅、数浪相关的，所谓的量化交易策略8.微博，twitter等社交媒体舆情监控，对市场情绪进行量化分析9.通过卫星图像，对原油库存、农产品播种面积和长势、大型超市人流量等，进行大数据分析10.股指期货收盘前开多，第二天开盘后平仓。关于伪量化，如果我告诉您，第一个策略是文艺复兴科技公司研发的呢，哈哈。其中8和9，其实现在已经不算另类了，社交媒体舆情监控，卫星遥感大数据，已经是比较主流的量化交易策略了。至于10么，这才是真正算得上怪异了。首先当然是中金所的政策所致，当日开平仓收23%%手续费，赚一跳才60，手续费都要收2300左右，其次当然是因为政府的救市政策，每天晚上基本上必出利好，所以股市早上经常都会冲高反弹。这也造成股指期货总是盘中持仓量低，收盘持仓量最高，成为期货界的一朵奇葩。以前很多人只做日内，现在更多人只做隔夜，机智的中国人民，哈哈，笑出声来了。(下图转自敏哥微博)
主题：金融投资讨论
问题：做量化交易真的不需要懂金融吗，为何几乎所有的python量化书籍都毫不讲金融知识，反而对编程大讲特讲？
回答：我说说我的个人看法吧，仅代表个人浅见。我觉得量化交易方面的书主要还是强调实现策略。需要将策略的逻辑用机器执行出来。这就要求代码必须严谨，不能出错。如果出个光大乌龙指那样的事件，几年的收益毁于几秒~~~所以，我认为，量化交易的实现是不能有闪失的。这也就导致了做交易策略可以进行两步分工。即，策略研发工作和策略搭建工作。那些python量化书籍侧重的是策略搭建工作。我觉得，题主之所以会问这个问题，是因为很多懂策略研发工作的人都是自己搭建策略的。也就是交易逻辑和编写程序是一个人完成的。这让人产生了一种会写代码就能开发策略的错觉。这就本末倒置了。从底层讲，策略研发是需要金融知识和实践经验的。只懂编程的人如果没有这个想开发出有效的策略几乎不可能。而有金融知识和实践经验却不会编程的人，可以通过找会编程的人来帮他进行策略的搭建、回测
主题：金融投资讨论
问题：个人全职做量化，需要达到一线量化私募几成的功力？日子会不会很寂寞，很焦虑，有经验的老哥交流下？
回答：日子会不会很寂寞，很焦虑？你有这个担心，你有几成功力都等于零。信心值的分布是这样的：信心值=1（信心≥100%）信心值=0（信心<100%）自己做。你没有信心，哪怕迟疑一点儿，遇到急流险滩，你都很难度过。唯有谜一样的自信（甚至自负，全职交易员都有自负的特质。自负是带有冗余的自信），才是你全职交易唯一有效的向导，哪怕你的水平再高，没有信心，一切归零。投资也好，把妹也好，创业也好，讲外语也好~~自信都非常非常重要。长得丑，长的委琐，不要紧，只要够自信，身边女人就是不断。你很帅，但你喜欢的妹子却和那个猥琐男在一起，你生气也没用~~谁让你当初没有信心没有勇气去要微信呢？所以，为什么我总说：“问，就代表不行”呢？因为你问，就是没信心的表现，没信心，一切归零。（另，我不是说水平不重要。水平低，还自信、自负，超出了水平对应的范围，那是傻逼。）
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问题：丈夫重点院校毕业，在金融公司做量化，年薪从未破20万，能力挺强，但工作未起色，该如何帮助他?
回答：自己看下来，瑟瑟发抖。确实做这个，会从踌躇满志，做到自我怀疑，抑郁。感觉自己未来大概率比题主老公还惨。其实看下来，至少东家还是比较有良心的。如果真是描述的情况，他居然还能一直在公司留着，说明老板相当不错了。所以我觉得一直在里面呆着也不是啥坏事。如果真觉得自己能力可以，还有一种可能是和这个公司的风格环境不匹配，可以再试试其他私募。但觉得最多尝试一次，就要只能放弃这个方向了。毕竟现在这些公司年龄大的都不怎么招，除非真的做的六六的。但这东西说白了，也只是看运气，大家都没啥差别。根据分析的优劣势，其实完全不建议再去做风控算法，特别不建议去互联网。如果真是“美化修饰能力较差”的话，互联网不是更难存活？谨慎怀疑逻辑思维很强，口才很好。这样的在私募应该混得很好啊，毕竟口才好的，在哪儿都混得不错。至于要不要去研究院做量化，我觉得看有没有大佬罩他吧，有的话就大胆去，我觉得不是坏事。总体来说，应该思考：在哪儿会去养一些闲人，像研究院这类的就挺好的，毕竟都着一把年纪了，怎么还能做得动工作呢？多找找看，有哪些混得好的同学等等的愿不愿意罩他，工作内容本身还比较喜欢，去换换环境可能会感觉好些。或者去从事教育，本身也有很多光环，一方面好变现，另一方面题主老公大概率擅长这些东西，和年轻人多打打交道也会好受些。除此之外，不建议换工作，都5年了，苟着不好吗？============一点感想============这个工作类型，除非真的是天赋异禀或者运气爆棚，只靠题目中提到的955很难做好。要接受天份不够，也卷不动，有饭吃就不错了。自己境遇和题主老公差不多，不过天份和水平更差，还没有愿意支持自己的另一半，就是靠着这种心态活着。不要去多想自己是不是不行。公司里面做的好的人，本来也就只有一点点，其他人境遇都是一样的。建议去寻找更多的工作以外的人生意义，我甚至觉得在家里面带孩子都比上班有意思，既然955，多考虑工作以外的其他东西吧。
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问题：你用的交易系统是怎样的，并谈谈你建立这个系统的过程和时间？
回答：谢谢@时机-稍纵即逝邀请。对我的投机生涯影响最大的一本书是迈克·柯弗尔的《趋势跟踪》，读完之后就毅然决定加入该流派。当然最直接的参考案例是《海龟法则》，一理通百理明，精心地研究这个东西以后，其实所有的趋势跟踪系统，也都那么回事。大道至简，顺势而为。我在系统测试中发现，不管是双均线较差，还是轨道线，还是高低点突破，只要时间参数相同，收益基本类似，我进而理解了，所有的趋势跟踪系统都是在制造一个隐形的双轨，即在更高买入，在更低卖出，这个隐形的东西是本质，至于如何实现这个本质，采取的具体技术，反而不是要紧的。在这个基础上，我想，越简化越稳定。所以基本上现在就是参考一根核心均线，上下加个过滤器。即便是这样白痴的系统，也是有几个圈圈要绕的，比如均线的周期参数，10天30天50天，比如过滤器的大小：宽进宽出，宽进严出，严进宽出，严进严出，等等。我是07年入股市，08年亏，09年就形成上述大部分东西，也就是基本框架，直到2012年都在调节各种参数，寻找最适合自己的参数。因为市场是没有参数的，所谓的优化，不是针对市场，而是针对自己，急性子和慢性子，当然是不同的。这个过程，是理解市场，更是理解自己。从12年以后基本上系统的这些硬件的东西就没再变过，功夫都下在心上。要建立起对系统的信赖，甚至信仰，其实单独靠历史数据测试，是不够的。反正这东西没有给我信心。我光知道系统有效，这还不够，我还要知道，他为什么有效。更多地是在深化自己的理解，从头脑过渡到内心，从知道过渡到信仰。机械系统可能不是收最高的，甚至也不是最稳定的。但绝对是心理压力最小的，因为实际上交易者个人是退居到幕后了，主要的决策者是系统。以对系统的信赖，卸掉了决策人的压力。广泛的阅读和深入的思考，是不可替代的。这些就不展开说了，总之，是读很多书，想很多事，都纳入自己的体系里来。做交易的人，脑子里无时无刻不在想交易，但想的不是某一个具体的头寸，而是“交易这玩意儿”。系统建立以后的行为，有点好像是“证道”。知道了，再做到，看到效果了，就产生了信心，因此更能坚定执行，遇到挫折了，迷惑，但是半信半疑继续坚定执行，终于又看到效果了，于是更有信心了。如此反复数次，慢慢地也就放下心里挂牵了。